KAIST 최정균 바이오및뇌공학과 교수가 신생항원을 예측하는 AI모델을 개발해 웹서비스를 구축했다./KAIST 제공

국내 연구진이 항암 백신 개발의 대상으로 주목받고 있는 신생항원을 발굴하는 인공지능(AI) 모델을 개발해 웹서비스로 공개했다.

한국과학기술원(KAIST)는 최정균 바이오및뇌공학과 교수가 ㈜펜타메딕스와 공동연구를 통해 개인 맞춤 치료용 암 백신용 신생항원 예측 AI모델을 개발하고 웹서비스를 구축했다고 17일 밝혔다.

신생항원은 암세포 돌연변이에서 나온 단백질 조각 중 면역 반응을 유도할 수 있는 항원이다. 모더나와 바이오엔텍은 암 치료를 위한 신생항원 백신용으로 개발하던 mRNA플랫폼을 기반으로 코로나 백신을 개발한 바 있다.

연구팀은 딥러닝을 통해 T세포 면역반응을 유도할 수 있는 신생항원을 발굴하는 AI모델을 개발했고, 연구자들이 쉽게 활용할 수 있도록 ‘딥네오(DeepNeo)’라는 이름의 웹서비스를 구축했다.

기존의 신생항원 발굴은 MHC 단백질과 결합할 수 있는 돌연변이를 예측하는 데 한정돼 있었다. 암 백신이 효과가 있으려면 돌여변이가 MHC와 결합할 뿐만 아니라 결합체가 실제로 T세포 면역반응을 유발할 수 있어야 하지만 기존 기술로는 불가능했다. 현재 암 백신 임상시험은 결합체들이 면역반응을 자극할 수 있는지 알 수 없는 상태에서 이뤄질 수밖에 없었다.

최정균 교수는 “코로나 백신에서 mRNA 플랫폼이 검증된 만큼 이번에 개발된 AI기술이 암 백신 상용화에도 도움이 되길 희망한다”고 밝혔다.

환자 맞춤형 신생항원 발굴에 사용되는 AI 웹서비스 '딥네오(DeepNeo)' 화면/KAIST 제공